(57)【要約】  デジタルコンテンツサーバは、クライアントデバイス上をスクラブしている間のデジタルコンテンツ（電子書籍、音声トラック、または動画など）のセクションの表示にバイアスをかけるためのバイアススコアを提供する。サーバは、ユーザごとに、ユーザの検索および閲覧履歴、表明された興味、および位置などの情報を含むユーザプロファイルをコンパイルし、類似ユーザプロファイルの集まりを判定し、それを解析してデジタルコンテンツのセクションごとの関連性スコアを判定する。サーバは、セクションごとに、個々のエンティティを特定し、それをユーザプロファイルと比較して第２の関連性スコアを判定し、関連性スコアを合計してデジタルコンテンツのセクションごとに集成バイアススコアを判定する。バイアススコアは、スクラッバーモジュールを含むクライアントデバイスに提供され、スクラブしている間のセクションの表示にバイアスをかけるために使用される。
2019502180.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象ユーザプロファイルに基づいてデジタルコンテンツのセクションの関連性スコアのセットを生成するための、コンピュータによって実施される方法であって、
前記デジタルコンテンツの各セクションの潜在的な有用性を対象ユーザに表す関連性信号のセットをコンパイルするステップと、
ユーザがスクラブしている間の前記デジタルコンテンツのセクションの表示に前記クライアントデバイスがバイアスをかける方法を示す前記関連性信号のセットをクライアントデバイスに送信するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記信号のセットは、類似ユーザの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
対象ユーザに関連付けられた対象ユーザプロファイルをコンパイルするステップと、
類似ユーザに関連付けられた少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを特定するために、前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップと、
前記他の類似ユーザプロファイルに関連付けられた前記類似ユーザと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の少なくとも１つの前のインタラクションを判定するステップと、
前記前のインタラクションに基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第１の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第１の関連性スコアは、前記類似ユーザと前記セクションとの間の前記前のインタラクションに基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象ユーザプロファイルは、
前記対象ユーザの閲覧履歴、
前記対象ユーザの検索履歴、
前記対象ユーザの少なくとも１つの表明された興味、または、
前記ユーザの現在位置、のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記対象ユーザプロファイルは、さらに、前記ユーザプロファイルに含まれる情報の新しさを表すパラメータを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の前記前のインタラクションは、前記セクションにアクセスしているまたは前記セクションを見ている、前記類似ユーザプロファイルに関連付けられたユーザを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
各ユーザプロファイルは特徴ベクトルとして定量的に表され、
少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを判定するために前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップは、
最大ベクトル距離として表される類似点閾値を定義するステップと、
前記対象ユーザプロファイルと前記複数のユーザプロファイルにおける各他のユーザプロファイルとの間のベクトル距離を演算するステップと、
各演算されたベクトル距離を前記最大ベクトル距離と比較するステップと、
前記演算されたベクトル距離が前記最大ベクトル距離よりも小さい場合、前記ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルとして指定するステップとをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記信号のセットは、前記デジタルコンテンツの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
前記デジタルコンテンツのセクションごとに、少なくとも１つのエンティティを特定するステップと、
前記対象ユーザプロファイルの要素と前記特定されたエンティティのうちの少なくとも１つとの間の一致を特定するステップと、
前記一致に基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第２の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第２の関連性スコアは、前記対象ユーザプロファイルの要素と前記セクションにおいて特定された前記エンティティとの間の前記一致に基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述し、前記信号のセットをコンパイルするステップは、さらに、
前記第１の関連性スコアおよび第２の関連性スコアに基づいて、セクションごとの総計関連性スコアを判定するステップを含み、前記総計関連性スコアは、前記対象ユーザに対する前記セクションの総合的な潜在的な有用性を記述する、請求項１に記載の方法。
【請求項８】
エンティティは、
人、
場所、
オブジェクト、または、
アクティビティ、のうちの少なくとも１つを記述する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
関連性信号の第１のセットと関連性信号の第２のセットとが合計されて集成関連性信号の第３のセットを構成する、請求項１に記載の方法。
【請求項１０】
前記関連性信号の第１のセットと前記関連性信号の第２のセットとを合計するステップは、相対的な重要度に基づいて前記関連性信号の第１のセットおよび前記関連性信号の第２のセットを重み付けするステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
対象ユーザプロファイルに基づいてデジタルコンテンツのセクションの関連性スコアのセットを生成するための命令を格納するコンピュータ読み取り可能な媒体であって、前記命令は、実行されると、プロセッサに、
前記デジタルコンテンツの各セクションの潜在的な有用性を対象ユーザに表す関連性信号のセットをコンパイルさせ、
ユーザがスクラブしている間の前記デジタルコンテンツのセクションの表示に前記クライアントデバイスがバイアスをかける方法を示す前記関連性信号のセットをクライアントデバイスに送信させる、コンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１２】
前記信号のセットは、類似ユーザの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
対象ユーザに関連付けられた対象ユーザプロファイルをコンパイルするステップと、
類似ユーザに関連付けられた少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを特定するために、前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップと、
前記他の類似ユーザプロファイルに関連付けられた前記類似ユーザと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の少なくとも１つの前のインタラクションを判定するステップと、
前記前のインタラクションに基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第１の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第１の関連性スコアは、前記類似ユーザと前記セクションとの間の前記前のインタラクションに基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述する、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１３】
前記対象ユーザプロファイルは、
前記対象ユーザの閲覧履歴、
前記対象ユーザの検索履歴、
前記対象ユーザの少なくとも１つの表明された興味、または、
前記ユーザの現在位置、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１４】
前記対象ユーザプロファイルは、さらに、前記ユーザプロファイルに含まれる情報の新しさを表すパラメータを含む、請求項１３に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の前記前のインタラクションは、前記セクションにアクセスしているまたは前記セクションを見ている、前記類似ユーザプロファイルに関連付けられたユーザを含む、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１６】
各ユーザプロファイルは特徴ベクトルとして定量的に表され、
少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを判定するために前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップは、
最大ベクトル距離として表される類似点閾値を定義するステップと、
前記対象ユーザプロファイルと前記複数のユーザプロファイルにおける各他のユーザプロファイルとの間のベクトル距離を演算するステップと、
各演算されたベクトル距離を前記最大ベクトル距離と比較するステップと、
前記演算されたベクトル距離が前記最大ベクトル距離よりも小さい場合、前記ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルとして指定するステップとをさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１７】
前記信号のセットは、前記デジタルコンテンツの解析に基づいてコンパイルされ、
前記信号のセットをコンパイルするステップは、
前記デジタルコンテンツのセクションごとに、少なくとも１つのエンティティを特定するステップと、
前記対象ユーザプロファイルの要素と前記特定されたエンティティのうちの少なくとも１つとの間の一致を特定するステップと、
前記一致に基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第２の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第２の関連性スコアは、前記対象ユーザプロファイルの要素と前記セクションにおいて特定された前記エンティティとの間の前記一致に基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述し、前記信号のセットをコンパイルするステップは、さらに、
前記第１の関連性スコアおよび第２の関連性スコアに基づいて、セクションごとの総計関連性スコアを判定するステップを含み、前記総計関連性スコアは、前記対象ユーザに対する前記セクションの総合的な潜在的な有用性を記述する、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１８】
エンティティは、
人、
場所、
オブジェクト、または、
アクティビティ、のうちの少なくとも１つを記述する、請求項１７に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項１９】
関連性信号の第１のセットと関連性信号の第２のセットとが合計されて集成関連性信号の第３のセットを構成し、前記関連性信号の第１のセットと前記関連性信号の第２のセットとを合計するステップは、相対的な重要度に基づいて前記関連性信号の第１のセットおよび前記関連性信号の第２のセットを重み付けするステップをさらに含む、請求項１１に記載のコンピュータ読み取り可能な媒体。
【請求項２０】
ビューアと、
スクラッバーとを備え、前記スクラッバーは、さらに、
ユーザインターフェース制御モジュールと、
コンテンツ範囲特定モジュールと、
スコア評価モジュールと、
コンテンツ表示モジュールとを含み、
デジタルコンテンツの表示中に前記ユーザによって行なわれたスクラブ動作を、前記スクラッバーを介して検出し、
前記スクラブ動作に関連付けられた、前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションを含む所望のコンテンツ範囲を判定し、
前記コンテンツ範囲において特定されたセクションごとに、前記セクションに対応する関連性スコアを取り出し、
前記少なくとも１つの関連性スコアに基づいて、最も高い関連性スコアに関連付けられた好ましいセクションを判定し、
前記好ましいセクションを前記ユーザに表示するようにさらに構成される、クライアントデバイス。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
１．技術分野
本発明は、全体的に、コンテンツを移動（いわゆる「スクラブ」）している間、ユーザに表示するためのデジタルコンテンツのセクションの表示にバイアスをかける方法に関する。
【背景技術】
【０００２】
２．背景
動画、音声トラック、および電子ブック（または、「電子書籍」）などのデジタルコンテンツは、通常、ユーザがコンテンツ内のある位置から別の位置にすばやく移動できるように構成されている。これは、通常、ユーザがコンテンツを前後にドラッグできるスクラッバーバー（スクラブ動作）によって可能になる。電子書籍の場合、電子書籍が表示されるデバイスまたはアプリケーションは、ページめくりボタンを備える。これらのボタンを使うことによって、ユーザは、あるページから次のページへ移動することができる。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
デジタルコンテンツをナビゲートするタスクは、コンテンツが大きい場合、かなり難しくなる。たくさんのフレームを有する動画（長編映画など）、長い音声トラック、および複数巻の電子書籍は、すべて、多くの離散セクション（ページまたはフレームなど）から構成されている。通常実装されるスクラッバーバー、ページナビゲーションボタン、ならびに早送りおよび巻き戻しボタンは、すべて、デジタルコンテンツ内の特定の位置を見つけるには非常に粗末なツールである。場合によっては、電子文書用の利用可能なリーダーが、所定のページ数だけ前へジャンプするためのツールを提供する場合がある。しかしながら、電子文書において固定のページ数だけ前へジャンプすることは、良質な電子バージョンのブラウジングではない。読者がたどり着いたページがほかのページと違って読者の目をより引く可能性があると示す評価はない。たとえば、前へジャンプしたあとに表示されたページは、記事の途中であり、物理的な文書においてユーザがブラウジングを止めるであろうページではない可能性がある。移動のタスクは、音声および動画など、他の種類の媒体においてさらに難しくなる。デジタルコンテンツの複数のセクションがスクラッバーバーまたはボタンの１つの位置にマッピングしていることが多いため、コンテンツの特定の位置まで移動したいユーザは、その近傍内までしか移動できない。長いコンテンツ内での移動の問題はフラストレーションの原因となることが多く、ユーザエクスペリエンスにマイナスの影響を与える。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
概要
書籍、音声トラック、または動画など、デジタルコンテンツのセクションを解析およびスコアリングし、次に、ユーザが行うスクラブ動作に応答して、スコアに基づいてセクションの表示にバイアスをかけるための方法、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体、およびコンピュータシステムによって、上述および他の要求に応える。システムは、ユーザの閲覧履歴、検索履歴、表明された興味、および位置情報など、特定のユーザを記述する情報を含むユーザプロファイルをコンパイルする。次に、システムは、特定のコンテンツからエンティティを特定または抽出して、コンテンツの注釈を生成する。システムは、ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルの集まりと比較して、類似ユーザプロファイルに含まれる情報に基づいて、コンテンツのセクションごとに関連性スコアを判定する。システムは、注釈付きコンテンツをユーザプロファイルと比較して、コンテンツのセクションごとに関連性スコアの別のセットを判定する。システムは、セクションごとの集成（ａｇｇｒｅｇａｔｅ）または総計バイアススコア（ｂｉａｓ  ｓｃｏｒｅ）をコンパイルする。次に、システムは、バイアススコアをクライアントデバイスに送信する。ユーザが行うスクラブ動作に応答して、クライアントデバイスのスクラッバーモジュールは、バイアススコアに基づいて、デジタルコンテンツの最も関連のあるセクションを特定する。次に、クライアントデバイスは、それらのセクションをユーザに表示する。
【０００５】
コンピュータ読み取り可能な記憶媒体の実施形態は、上述のステップを行うためのコンピュータによって実行可能な命令を格納する。さらに、コンピュータシステムの実施形態は、コンピュータによって実行可能な命令を実行するためのプロセッサを備える。
【図面の簡単な説明】
【０００６】
【図１】一実施形態に係る、デジタルコンテンツサーバおよび複数のクライアントデバイスを含むデジタルコンテンツプラットフォームの環境を示すブロック図である。
【図２】一実施形態に係る、スクラッバーバイアスモジュールを示すブロック図である。
【図３】一実施形態に係る、メディアをスクラブしている間に表示するデジタルコンテンツのセクションの関連性スコアを生成するための方法を説明するフロー図である。
【図４】一実施形態に係る、クライアントデバイス上のスクラッバーモジュールを示すブロック図である。
【図５】一実施形態に係る、ユーザがスクラブしている間のデジタルコンテンツのセクションの表示にバイアスをかけるための方法を説明するフロー図である。
【図６】一実施形態に係る、データサーバ、処理サーバ、および／またはクライアントとして使用するためのコンピュータの例を示すブロック図である。
【発明を実施するための形態】
【０００７】
詳細な説明
図面（図）および以下の説明は、あくまでも例示として、いくつかの実施形態を記載する。当業者は、本明細書に例示する構造および方法の代替的な実施形態が本明細書に記載の本発明の原理から逸脱することなく行使されることが以下の説明から容易にわかるだろう。これから、いくつかの実施形態を参照する。実施形態の例は、添付の図面に示されている。なお、使用可能な限り、同様の参照番号は図面で使用され得、同様の機能を示し得る。
【０００８】
図１は、一実施形態に係る、デジタルコンテンツサーバおよび複数のクライアントデバイスを含む、デジタルコンテンツプラットフォームの環境を示すブロック図である。環境１００は、ネットワーク１１５によって接続されたデジタルコンテンツサーバ１１０とクライアントデバイス１２０とを含む。図１には、説明を簡素および明確にするために、３つのクライアントデバイス１２０ａ、１２０ｂ、１２０ｃしか示していない。コンピューティング環境１００の実施形態は、複数のデジタルコンテンツサーバ１１０のみならず、何千、何百万ものクライアントデバイス１２０を有することができる。
【０００９】
クライアントデバイス１２０は、デジタルコンテンツサーバ１１０から受信したデジタルコンテンツ（電子文書または電子書籍を含む）を閲覧、選択、および見ることを含むアクティビティを実行するために、１人以上のユーザによって使用されるコンピュータまたは他の電子機器である。クライアントデバイス１２０は、たとえば、ユーザにデジタルコンテンツサーバ１１０から入手可能なデジタルコンテンツを見せるおよび閲覧させるためのビューアアプリケーション１２２を実行するパーソナルコンピュータであり得る。他の実施形態において、クライアントデバイス１２０は、タブレットコンピュータ、携帯情報端末（ＰＤＡ）、携帯電話（たとえば、スマートフォンを含む）、ポケットベル、ＴＶセットトップボックスなど、コンピュータ以外のネットワーク機能を有するデバイスである。クライアントデバイス１２０は、デジタルコンテンツを、その種類に応じて、いろいろな方法で表示することができる。たとえば、コンテンツが電子文書（または、「電子書籍」）である場合、コンテンツは、物理的な文書を疑似体験するように表示することができる。ユーザは、１度に、１ページを見るまたは見開きのページを見ることができる。また、文書は、ユーザが文書を読みながら末尾に到達するまで下にスクロールするだけで、連続した１つの「ページ」として表示することもできる。ビューア１２２は、ユーザがビューア１２２に表示中のデジタルコンテンツ内を移動できるにするスクラッバー１２４を含む。スクラッバー１２４を使用して、ユーザは、表示中のデジタルコンテンツを前後に進むことができる。
【００１０】
デジタルコンテンツサーバ１１０は、デジタルコンテンツを編成し、ネットワーク１１５を介してクライアントデバイス１２０に提供するように構成される。デジタルコンテンツは、１つ以上のセクションから構成される。たとえば、電子書籍の各ページまたは動画の各フレームは、１つのセクションを構成してもよい。実際は、セクションは、特定のオフセットに関連付けられており、特定のオフセットは、メディアファイル内の離散位置を示す。さらに、デジタルコンテンツサーバ１１０は、クライアントデバイス１２０から送信されたデジタルコンテンツの要求を受信する。デジタルコンテンツサーバ１１０は、スクラッバーバイアスモジュール１１２を備える。スクラッバーバイアスモジュール１１２は、クライアントデバイス１２０にバイアス情報を提供するように構成される。バイアス情報は、スクラブしている間に使用され、より関連があると考えられるデジタルコンテンツのセクションの選択および表示に影響を与える。バイアス情報は、いろいろな方法で表現することができる。一実施形態において、バイアス情報は、コンテンツのセクションごとに、定量的関連性測定値を含む。たとえば、電子書籍の各ページまたは動画の各フレームがバイアススコアに関連付けられてもよい。
【００１１】
一実施形態において、デジタルコンテンツサーバ１１０は、クライアントデバイス１２０のユーザから、１つ以上のデジタルコンテンツの要求を受信する。デジタルコンテンツサーバ１１０は、ネットワーク１１５を介して、デジタルコンテンツ（複数のデジタルコンテンツ）をクライアントデバイス１２０に送信する。同時またはいくらかあとの時点において、スクラッバーバイアスモジュール１１２は、再びネットワーク１１５を介して、デジタルコンテンツ（複数のデジタルコンテンツ）に関連付けられたバイアス情報をクライアントデバイス１２０に送信する。
【００１２】
デジタルコンテンツサーバ１１０またはクライアントデバイス１２０がユーザについての個人情報を収集、または個人情報を使用し得る状況において、プログラムまたは機能がユーザ情報（たとえば、ユーザのソーシャルネットワーク、社会的行為もしくは活動、職業、ユーザの好み、電子文書とのインタラクション（より詳しく後述する）、またはユーザの現在位置についての情報）を収集するかどうかをユーザが好きなようにできる機会、または、デジタルコンテンツサーバ１１０からユーザにより関連のあり得るコンテンツを受信するかどうか、および／またはその方法をユーザが好きなようにできる機会がユーザに与えられてもよい。これに加えて、特定のデータは、個人を識別可能な情報が取り除かれるように、格納または使用される前に１つ以上の方法で処理されてもよい。たとえば、ユーザについての個人を識別可能な情報が特定できないようにユーザの識別情報を処理したり、ユーザの特定の位置が特定できないように位置情報（たとえば、市、郵便番号、または州レベルなど）が取得されるユーザの地理的位置が一般化されたりしてもよい。したがって、ユーザは、デジタルコンテンツサーバ１１０およびクライアントデバイス１２０がユーザについてのどのような情報を収集するのか、どのような情報を使用するのかについて、自分の好きなようにすることができる。
【００１３】
図２は、一実施形態に係る、スクラッバーバイアスモジュールを示すブロック図である。スクラッバーバイアスモジュール１１２は、プロファイル作成モジュール２１５を備える。プロファイル作成モジュール２１５は、ユーザプロファイルをコンパイルするように構成される。一実施形態において、各ユーザプロファイルは、ユーザのみならず、ユーザの検索履歴、読書履歴、閲覧履歴、および現在位置など、ユーザの閲覧習慣を記述する情報を含む。ユーザプロファイルに含まれる情報は、実際は、定量的かつ定性的であってもよい。いくつかの実施形態において、ユーザプロファイルは、さらに、そこに含まれている情報のリーセンシー（ｒｅｃｅｎｃｙ）を表すように構成される。いくつかの実施形態において、ユーザプロファイル作成モジュール２１５は、ユーザ情報を処理して、Ｎ次元ベクトルの形で表される、完全に定量的なユーザの表現を生成する。
【００１４】
ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、類似ユーザプロファイルを特定し、類似ユーザプロファイル間のコンテンツの共通の好みを推定する目的のために、ユーザプロファイルを維持および比較する。ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、各プロファイルに含まれる情報の一部またはすべてに基づいて、ユーザプロファイルの集まりの間の類似度を判定するように構成される。ユーザプロファイル作成モジュール２１５を例に説明したように、各ユーザプロファイルがＮ次元特徴ベクトルとして表される場合、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、目当てのユーザプロファイルに類似するユーザプロファイルを特定するために、非常に効率のよいベクトル比較演算を行うことができる。そうするために、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、ベクトル距離として表され得る閾値距離を構成してもよく、閾値距離に基づいて、所定の目当てのユーザプロファイルに「十分に類似」するユーザプロファイルの集まりを特定する。一実施形態において、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、各候補ユーザプロファイルと目当てのユーザプロファイルとの間のベクトル距離を演算する。結果として得られたベクトル距離が閾値距離よりも小さい場合、候補ユーザプロファイルは、類似であると断定される。コンテンツの共通の好みを特定するために、類似ユーザプロファイルの集まりにおけるこのようなユーザプロファイルごとに、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、ユーザプロファイルに含まれるユーザプロファイル情報を解析する。一実施形態において、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、類似ユーザプロファイルに含まれる閲覧履歴および検索履歴を解析し、類似ユーザプロファイルに関連付けられたユーザが過去のある時点で同じデジタルコンテンツに夢中になっていたまたは同じデジタルコンテンツとインタラクトしていたかどうかを判定する。また、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、位置情報履歴および表明された興味など、ユーザプロファイルの他の要素も解析し、インタラクションごとの背景を提供するために、それら要素を合成する。いくつかの実施形態において、インタラクションは、対象ユーザが検討中の同じデジタルコンテンツを類似ユーザが見たまたは読んだというインスタンスを構成する。ユーザプロファイル管理モジュール２２０によって合成されたインタラクションの背景は、ユーザがデジタルコンテンツとインタラクトした場所、時刻、または頻度を含んでもよい。たとえば、対象ユーザの同じ地理的エリアにおいて、類似ユーザが同じ電子書籍を見たまたは同じ映画を鑑賞した可能性がある。この解析の一部として、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、各ユーザプロファイルに含まれる情報のリーセンシーを考慮に入れてもよい。したがって、昔のまたは古い情報を含むユーザプロファイルは、特定のコンテンツのセクションの関連性スコアに対して、比較的限られた影響しかない可能性がある。デジタルコンテンツと１人以上の類似ユーザとの間の以前のインタラクションのみならず、各インタラクションに関連付けられた背景に基づいて、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、デジタルコンテンツのうち、対象ユーザへの関連性が高い可能性がある１つ以上のセクションを特定する。デジタルコンテンツのどの１つのまたは複数のセクションがより関連があると特定されたかに基づいて、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、セクションごとに関連性スコアを生成する。
【００１５】
実際は、対象ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルの集まりと比較する機構は、ユーザが夢中になっているコンテンツの性質に応じて異なる場合がある。一例として、対象ユーザプロファイルに関連付けられたユーザが特定の映画を鑑賞している場合、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、類似プロファイルの集まりを解析し、類似プロファイルに関連付けられたユーザの一部も、過去のある時点で、同じ映画を見たと判定してもよい。ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、これらのユーザプロファイルから、映画の特定のシーンがきわめて重要であることを示す閲覧情報を抽出してもよい。この判定は、複数のユーザがこれらのシーンに戻ってきて、その一部またはすべてを再び鑑賞したことに基づいて行われ得る。そのため、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、これらのシーンは対象ユーザプロファイルへの関連性が高いと断定してもよい。ユーザが次に映画においてスクラブしたとき、スクラッバー１２４は、これらの重要なシーンにバイアスをかけて表示し、ユーザが映画のキーポイントに移動することを容易にする。
【００１６】
別の例として、複数の国の旅行ガイドブックは、各々が特定のヨーロッパの街に対応する複数の章を含んでもよい。対象ユーザプロファイルに関連付けられたユーザが書籍を閲覧している場合、まず、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、ユーザの現在の地理的位置を記録してもよい。次に、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、対象ユーザの現在位置と地理的な関連付けを各々が有する類似ユーザプロファイルの集まりをコンパイルしてもよい。次に、ユーザプロファイル管理モジュール２２０は、もしあれば、関連付けられたユーザが同じ旅行ガイドブックを使用したまたは見たことをどのプロファイルが示しているかを判定するために、これらのプロファイルを解析してもよい。ユーザプロファイルごとに、モジュール２２０は、旅行ガイドブックのどの１つのまたは複数のページが最も頻繁に使用されたかを判定できてもよい。次に、ユーザプロファイル管理２２０は、対象ユーザに表示するこれらのページにバイアスをかけて、ユーザの現在位置に関連のある情報をユーザがより簡単に見つけられるようにしてもよい。
【００１７】
類似ユーザプロファイルの集まりをコンパイルおよび解析するために、スクラッバーバイアスモジュール１１２は、ユーザプロファイルデータベース２０５を備える。ユーザプロファイルデータベース２０５は、ユーザプロファイルを編成および格納するように構成される。ユーザプロファイルデータベース２０５は、ユーザプロファイル作成モジュール２１５およびユーザプロファイル管理モジュール２２０とインタラクトする。ユーザプロファイルデータベース２０５の精巧さは異なり得る。一実施形態において、データベース２０５は、ユーザプロファイル作成モジュール２１５またはユーザプロファイル管理モジュール２２０から受け付けた要求に応答して、基本的なプロファイル取出しを行う。別の実施形態において、データベース２０５は、複雑なプロファイル検索および解析を行うように構成される。
【００１８】
スクラッバーバイアスモジュール１１２は、コンテンツ解析モジュール２２５を含み、コンテンツ解析モジュール２２５は、対象ユーザプロファイルへの関連性を判定する目的のために個々のデジタルコンテンツを解析するように構成される。一実施形態において、コンテンツ解析モジュール２２５は、デジタルコンテンツの各セクションを解析して１つ以上のエンティティを特定（または、抽出）する。エンティティは、人、場所、オブジェクト、アクティビティ、または他の意味単位を記述する。コンテンツ解析モジュール２２５は、特定されたエンティティを記述したメタデータの層を作成することによって、デジタルコンテンツの各セクションに注釈を付ける。エンティティ抽出の態様は、コンテンツの性質によって異なり得る。電子ブック（「電子書籍」）の場合、コンテンツ解析モジュール２２５は、各ページのテキストまたは画像において、少なくとも１つのエンティティを特定する。動画または音声トラックの場合、コンテンツ解析モジュールは、おそらく音声認識エンジンによって生成され、（利用可能であれば）デジタルコンテンツに関連付けられたトランスクリプションに対して、エンティティ抽出を行う。いくつかの実施形態において、コンテンツ解析モジュールは、動画の静止画像からテキストおよび画像エンティティを特定するために、画像認識アルゴリズムを適用してもよい。コンテンツ解析モジュール２２５によって生成されたメタデータは、フレームまたはトラックごとに編成されてもよい。スクラッバーバイアスモジュール１１２は、さらに、コンテンツ注釈データベース２１０を含み、コンテンツ注釈データベース２１０は、コンテンツ解析モジュール２２５によって生成されたコンテンツ注釈および／またはメタデータを編成および格納するように構成される。
【００１９】
コンテンツ解析モジュール２２５は、デジタルコンテンツの各セクションのユーザへの相対的な関連性を判定するために、注釈付きデジタルコンテンツを対象ユーザプロファイルと比較するように構成される。一実施形態において、コンテンツ解析モジュール２２５は、注釈付きデジタルコンテンツと対象ユーザプロファイルの要素との間で共有される１つ以上のエンティティを特定する。たとえば、対象ユーザプロファイルは、デジタルコンテンツに存在するエンティティと一致するまたは類似する、ユーザにとって興味のある項目を含んでもよい。通常、コンテンツ解析モジュール２２５は、デジタルコンテンツの各セクションの関連性を判定するために、対象ユーザプロファイルの一部またはすべてを解析する。一致するエンティティの質および／または量に基づいて、コンテンツ解析モジュール２２５は、デジタルコンテンツのセクションごとに関連性スコアを生成する。
【００２０】
たとえば、解析中のコンテンツが前述のヨーロッパ旅行ガイドブックである場合、コンテンツ解析モジュール２２５は、ユーザにとって興味のある項目を判定するために、対象ユーザプロファイルを解析してもよい。一例において、ユーザプロファイルは、ユーザが近代美術に興味を持っていることを示す情報を含んでもよい。次に、コンテンツ解析モジュール２２５は、美術館に関係するエンティティを含む１つのまたは複数のページを判定するために、旅行ガイドブックの各ページを解析してもよい。それに応じて、これらのページはより関連のあるものとしてマーキングされる。ユーザが次に旅行ガイドブックのページをぱらぱらとめくるとき、これらの関連のあるページがバイアスをかけられて表示される。
【００２１】
所定のデジタルコンテンツの集成関連性スコアを生成するために、ユーザプロファイル管理モジュール２２０およびコンテンツ解析モジュール２２５によって生成されたスコアリング情報が合成される。スクラッバーバイアスモジュール１１２は、コンテンツスコアリングモジュール２３０を含み、コンテンツスコアリングモジュール２３０は、関連性スコアを合計するように構成される。一実施形態において、コンテンツスコアリングモジュールは、モジュール２２０および２２５の各々からの入力として一連の定量的関連性スコアを受け付ける。それに応じて、コンテンツスコアリングモジュール２３０は、デジタルコンテンツのセクションごとに、比較的効率の良い算術平均を演算し、合計されたまたは総計のバイアススコアを出力する。他の実施形態において、関連性情報のうちのいくつかは、厳密に定量的である必要はなく、代わりに、定性的要素を含んでもよい。次に、コンテンツスコアリングモジュール２３０は、デジタルコンテンツのセクションごとに合計関連性スコアを生成するために、この情報を定量化または合計するように構成される。スクラッバーバイアスモジュール１１２は、バイアス通信モジュール２３５を備え、バイアス通信モジュール２３５は、合計または集成関連性スコアを受け付け、それらをクライアントデバイス１２０に送信するように構成される。一実施形態において、バイアス通信モジュール２３５は、情報の内容またはフォーマットに実質的な変更を何ら行うことなく、スコアリング情報をそのまま送信する。別の実施形態において、バイアス通信モジュール２３５は、暗号化および／または圧縮など、１つ以上の処理ステップを行う。
【００２２】
スクラッバーバイアスモジュール１１２は、上述の技術に従って、コンテンツのバイアススコアをリアルタイムに（通常は、クライアントデバイス１２０からの特定のデジタルコンテンツの提供要求に応答して）取り出してもよい。これに代えて、スクラッバーバイアスモジュール１１２は、バイアススコアを非同期で要求および格納し、要求されたときにそれらを単に取り出して提供すればよい。
【００２３】
図３は、一実施形態に係る、ユーザがスクラブしている間に使用するデジタルコンテンツのセクションのバイアススコアを生成するための方法を説明するフロー図である。スクラッバーバイアスモジュール１１２は、ユーザプロファイルをコンパイルする（３０２）。次に、モジュール１１２は、デジタルコンテンツから１つ以上のコンテンツエンティティを抽出する（３０４）。対象ユーザプロファイルと、特定された類似ユーザプロファイルとの間の類似性に基づいてデジタルコンテンツの各セクションの（ユーザへの）可能性のある関連性を特定するために、モジュール１１２は、対象ユーザプロファイルを、類似ユーザプロファイルの集まりと比較する（３０６）。次に、モジュール１１２は、１つ以上の抽出されたエンティティを含む注釈付きデジタルコンテンツを、ユーザプロファイルと比較し（３０８）、各セクションの可能性のある関連性を判定する。類似ユーザプロファイルとの比較および注釈付きコンテンツから導出された関連性スコアに基づいて、モジュール１１２は、デジタルコンテンツのセクションごとの総計関連性スコアを判定する（３１０）。モジュール１１２は、デジタルコンテンツの関連性スコアをクライアントデバイスに送信する（３１２）。
【００２４】
図１を参照して説明したように、クライアントデバイス１２０は、デジタルコンテンツサーバ１１０からのコンテンツを要求および受信する。スクラッバーバイアスモジュール１１２は、クライアントデバイス１２０が使用するために提供されたコンテンツに対応するバイアススコアを生成する。クライアントデバイス１２０のスクラッバー１２４は、ユーザのスクラブ動作の間にコンテンツのセクションの表示にバイアスをかけるために、受信したバイアススコアを利用するように構成される。図４は、一実施形態に係る、クライアントデバイス上のスクラッバーモジュールを示すブロック図である。環境４００は、スクラッバーモジュール１２４を含む。スクラッバーモジュール１２４は、ユーザインターフェース制御モジュール４０５を備え、ユーザインターフェース制御モジュール４０５は、スクラッバー１２４のユーザからのスクラブ入力を受け付けて処理するように構成される。一実施形態において、ユーザ入力は、ボタン押し操作（早送りまたは巻き戻しボタンなど）または（タッチ画面上の）タッチアンドドラッグ動作という形をとってもよい。また、スクラッバーモジュール１２４は、コンテンツ範囲特定モジュール４１０を備え、コンテンツ範囲特定モジュール４１０は、ユーザインターフェース制御モジュール４０５によって伝達されるユーザ入力情報を受け付ける。コンテンツ範囲特定モジュール４１０は、受け付けたユーザ入力情報を処理し、ユーザが所望するコンテンツ範囲を判定するように構成される。たとえば、ユーザがビューア１２２上で電子書籍を閲覧しており、早送りまたは前へジャンプした場合、コンテンツ範囲特定モジュール４１０は、電子書籍のどのセクションがユーザの意図する移動先なのかを判定する。通常、コンテンツ範囲は、ページのセットとして表される。コンテンツ範囲特定モジュール４１０は、判定されたコンテンツ範囲をスコア評価モジュール４１５に送信する。スコア評価モジュール４１５は、判定されたコンテンツ範囲の離散セクションごとに、バイアススコアを取り出す。図２を参照して説明したように、バイアススコアは、バイアス通信モジュール２３５によってクライアントデバイス１２０に送信される。バイアススコアは、ユーザが特定のデジタルコンテンツを閲覧しているときにリアルタイムで送信されてもよく、その前のある時点で送信されてもよい。したがって、スコア評価モジュール４１５は、データベースまたはメモリ装置からバイアススコアを取り出してもよい。バイアススコアの解析に基づいて、スコア評価モジュール４１５は、判定されたコンテンツ範囲の最高バイアススコアを有する離散セクションを判定する。一実施形態において、スコア評価モジュール４１５は、１つのセクションを特定してもよい。別の実施形態において、スコア評価モジュール４１５は、最高バイアススコアに関連付けられた少数のセクションを特定してもよい。スコア評価モジュール４１５は、１つのまたは複数の最高スコアのセクションのＩＤをコンテンツ表示モジュール４２０に送信する。コンテンツ表示モジュール４２０は、スコア評価モジュール４１５によって特定されたコンテンツの１つのまたは複数の離散セクションをユーザに表示する。
【００２５】
スクラッバー１２４に含まれ、図４を参照して上述したモジュールは、ユーザが異なる種類のスクラブ動作を行うことに応答して、動的にバイアスをかけるように構成されてもよい。たとえば、一実施形態において、ユーザは、デジタルコンテンツを通してユーザが早送りボタンを長押しするまたはスクラッバーバーをゆっくりドラッグするという長いスクラブ動作を行う場合がある。この状況において、ユーザインターフェース制御モジュール４０５は、スクラブ動作が長く、連続していると断定する。ユーザインターフェース制御モジュール４０５は、これをコンテンツ範囲特定モジュールに伝達し、コンテンツ範囲特定モジュールは、これに応答して、移動先コンテンツ範囲を生成し、頻繁に更新する。そのため、時間ｔ１における移動先コンテンツ範囲は、次の時間ｔ２における移動先コンテンツ範囲とは異なる場合がある。このような移動先コンテンツ範囲ごとに、スコア評価モジュール４１５は、その範囲に含まれるデジタルコンテンツの離散セクションごとのバイアススコアを取り出す。これによって、１つのまたは複数の最高スコアのセクションのＩＤがコンテンツ表示モジュール４２０に提供され、コンテンツ表示モジュール４２０が、続いて、それらをユーザに表示する。このように、スクラッバーモジュール１２４は、ユーザがデジタルコンテンツをスクラブすると、バイアスのかかったコンテンツセクションをユーザに頻繁に表示する。
【００２６】
図５は、一実施形態に係る、ユーザがスクラブしている間のデジタルコンテンツのセクションの表示にバイアスをかけるための方法を説明するフロー図である。まず、スクラッバー１２４は、通常、ボタン押し操作またはタッチアンドドラッグ動作の形で、ユーザからスクラブ入力を受け付ける（５０５）。次に、スクラッバーは、デジタルコンテンツの少なくとも１つの離散セクションを含む所望のコンテンツ範囲を特定する（５１０）。次に、スクラッバーは、コンテンツ範囲の離散セクションごとにバイアススコアを評価し、１つ以上の最高スコアのセクションを特定する（５１５）。最後に、スクラッバーは、最高スコアのコンテンツセクションを表示する（５２０）。
【００２７】
いくつかの実施形態において、クライアントデバイス１２０は、バイアススコアを局所的に生成することができるロバスト性を有するコンピューティングプラットフォームを備えてもよい。この状況において、スクラッバーモジュール１２０は、デジタルコンテンツの要求をクライアントデバイス１２０から受信する。クライアントデバイス１２０は、強化された演算能力を有すると自認してもよい。前述したように、スクラッバーバイアスモジュール１１２は、対象ユーザプロファイルの類似ユーザプロファイルを特定および解析し、類似ユーザの検索履歴、閲覧履歴、または表明された興味に基づいて、１つ以上の以前のインタラクションを判定する。また、スクラッバーバイアスモジュール１１２は、所定のデジタルコンテンツからエンティティを特定する。クライアントデバイス１２０からの指示に応答して、スクラッバーバイアスモジュール１１２は、特定されたインタラクションおよびエンティティを信号としてクライアントデバイス１２０に送信する。クライアントデバイス１２０は、これらの信号を処理および合成し、スクラッバー１２４が使うためのバイアススコアを生成する。
【００２８】
クライアントデバイス１２０がスクラブ性能を向上させるためにバイアススコアを使用することよって、ユーザが行うスクラブ動作の量および期間が減少する可能性がある。ユーザは、ユーザが意図したコンテンツのセクションを１回で見つける可能性が高く、ページ間を「飛び回る」可能性は低いためである。いくつかの実施形態において、結果として得られたユーザアクティビティの減少は、クライアントデバイス１２０の寿命を延ばす効果がある。これは、クライアントデバイス１２０が、通常限られたバッテリ容量を有するスマートフォンまたは他のモバイル機器である場合、特に望ましい。
【００２９】
図６は、一実施形態に係る、データサーバ、処理サーバ、および／またはクライアントとして使用するためのコンピュータの例を示すブロック図である。チップセット６０４に接続された少なくとも１つのプロセッサ６０２が例示されている。チップセット６０４は、メモリーコントローラーハブ６２０と、入出力（Ｉ／Ｏ）コントローラハブ６２２とを含む。メモリ６０６およびグラフィックアダプタ６１２がメモリーコントローラーハブ６２０に接続され、表示装置６１８がグラフィックアダプタ６１２に接続される。記憶装置６０８、キーボード６１０、ポインティングデバイス６１４、およびネットワークアダプタ６１６がＩ／Ｏコントローラハブ６２２に接続される。コンピュータ６００の他の実施形態は、異なるアーキテクチャを有する。たとえば、いくつかの実施形態において、メモリ６０６は、プロセッサ６０２に直接接続される。
【００３０】
記憶装置６０８は、ハードドライブ、ＣＤ−ＲＯＭ（Ｃｏｍｐａｃｔ  Ｄｉｓｋ  Ｒｅａｄ−Ｏｎｌｙ  Ｍｅｍｏｒｙ）、ＤＶＤ、または固体メモリ素子など、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。記憶装置６０８は、コンピュータのローカルにあってもよく、および／またはコンピュータからリモートにあってもよい（ストレージエリアネットワーク（ＳＡＮ）内に含まれるなど）。メモリ６０６は、プロセッサ６０２が使用する命令およびデータを保持する。ポインティングデバイス６１４は、マウス、トラックボール、または他の種類のポインティングデバイスであり、キーボード６１０と組み合わされ、コンピュータシステム６００にデータを入力するために使用される。グラフィックアダプタ６１２は、表示装置６１８に画像および他の情報を表示する。ネットワークアダプタ６１６は、コンピュータシステム６００をネットワーク１１５に接続する。コンピュータ６００のいくつかの実施形態は、図６に示される構成要素とは異なる構成要素および／または他の構成要素を備える。
【００３１】
コンピュータ６００は、本明細書に記載の機能を提供するためのコンピュータプログラムモジュールを実行するようになされる。本明細書において使用される場合、用語「モジュール」は、特定の機能を提供するために使用されるコンピュータプログラム命令および他のロジックを指す。したがって、モジュールは、ハードウェア、ファームウェア、および／またはソフトウェアに実装され得る。一実施形態において、実行可能なコンピュータプログラム命令からなるプログラムモジュールは、記憶装置６０８上に格納され、メモリ６０６に取り込まれ、プロセッサ６０２によって実行される。
【００３２】
図１のエンティティによって用いられるコンピュータ６００の種類は、実施形態およびエンティティが使用する処理能力に応じて異なり得る。たとえば、携帯電話であるクライアント１２０は、限られた処理能力と、小さなビューア１２２とを有し得る。ドキュメント閲覧サーバ１１０を実装するために使用されるようなサーバ向けコンピュータは、複数のブレードから構成され得、キーボード６１０、ポインティングデバイス６１４、またはディスプレイ６１８がない可能性がある。
【００３３】
上記説明は、好ましい実施形態の動作を例示するために記載されており、本発明の範囲を限定するものではない。本発明の範囲は、以下の特許請求の範囲によってのみ限定される。上記の説明から、多くの変形例が当業者に明らかになるだろう。これらも本発明の趣旨および範囲に含まれる。
【図１】
2019502180.tif 000003
【図２】
2019502180.tif 000004
【図３】
2019502180.tif 000005
【図４】
2019502180.tif 000006
【図５】
2019502180.tif 000007
【図６】
2019502180.tif 000008
【手続補正書】
【提出日】平成30年6月11日(2018.6.11)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
対象ユーザプロファイルに基づいてデジタルコンテンツのセクションの関連性スコアのセットを生成するために、コンピュータによって実施される方法であって、
前記デジタルコンテンツの各セクションの潜在的な有用性を対象ユーザに表す関連性信号のセットをコンパイルするステップと、
ユーザがスクラブしている間の前記デジタルコンテンツのセクションの表示にクライアントデバイスがバイアスをかける方法を示す前記関連性信号のセットを前記クライアントデバイスに送信するステップとを含む、方法。
【請求項２】
前記関連性信号のセットは、類似ユーザの解析に基づいてコンパイルされ、
前記関連性信号のセットをコンパイルするステップは、
対象ユーザに関連付けられた対象ユーザプロファイルをコンパイルするステップと、
類似ユーザに関連付けられた少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを特定するために、前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップと、
前記他の類似ユーザプロファイルに関連付けられた前記類似ユーザと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の少なくとも１つの前のインタラクションを判定するステップと、
前記前のインタラクションに基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第１の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第１の関連性スコアは、前記類似ユーザと前記セクションとの間の前記前のインタラクションに基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述する、請求項１に記載の方法。
【請求項３】
前記対象ユーザプロファイルは、
前記対象ユーザの閲覧履歴、
前記対象ユーザの検索履歴、
前記対象ユーザの少なくとも１つの述べた興味、または
前記ユーザの現在位置、のうちの少なくとも１つを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項４】
前記対象ユーザプロファイルは、さらに、前記ユーザプロファイルに含まれる情報のリーセンシーを表すパラメータを含む、請求項３に記載の方法。
【請求項５】
前記少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の前記前のインタラクションは、前記セクションにアクセスしているまたは前記セクションを見ている、前記類似ユーザプロファイルに関連付けられたユーザを含む、請求項２に記載の方法。
【請求項６】
各ユーザプロファイルは特徴ベクトルとして定量的に表され、
少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを判定するために前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップは、
最大ベクトル距離として表される類似点閾値を定義するステップと、
前記対象ユーザプロファイルと前記複数のユーザプロファイルにおける各他のユーザプロファイルとの間のベクトル距離を演算するステップと、
各演算されたベクトル距離を前記最大ベクトル距離と比較するステップと、
前記演算されたベクトル距離が前記最大ベクトル距離よりも小さい場合、前記ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルとして指定するステップとをさらに含む、請求項２に記載の方法。
【請求項７】
前記関連性信号のセットは、前記デジタルコンテンツの解析に基づいてコンパイルされ、
前記関連性信号のセットをコンパイルするステップは、
前記デジタルコンテンツのセクションごとに、少なくとも１つのエンティティを特定するステップと、
前記対象ユーザプロファイルの要素と前記特定されたエンティティのうちの少なくとも１つとの間の一致を特定するステップと、
前記一致に基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第２の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第２の関連性スコアは、前記対象ユーザプロファイルの要素と前記セクションにおいて特定された前記エンティティとの間の前記一致に基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述し、前記関連性信号のセットをコンパイルするステップは、さらに、
前記第１の関連性スコアおよび第２の関連性スコアに基づいて、セクションごとの総計関連性スコアを判定するステップを含み、前記総計関連性スコアは、前記対象ユーザに対する前記セクションの総合的な潜在的な有用性を記述する、請求項２に記載の方法。
【請求項８】
エンティティは、
人、
場所、
オブジェクト、または
アクティビティ、のうちの少なくとも１つを記述する、請求項７に記載の方法。
【請求項９】
関連性信号の第１のセットと関連性信号の第２のセットとが合計されて集成関連性信号の第３のセットを構成する、請求項１〜８のいずれか１項に記載の方法。
【請求項１０】
前記関連性信号の第１のセットと前記関連性信号の第２のセットとを合計するステップは、相対的な重要度に基づいて前記関連性信号の第１のセットおよび前記関連性信号の第２のセットを重み付けするステップをさらに含む、請求項９に記載の方法。
【請求項１１】
対象ユーザプロファイルに基づいてデジタルコンテンツのセクションの関連性スコアのセットを生成するための命令を含むコンピュータプログラムであって、前記命令は、実行されると、プロセッサに、
前記デジタルコンテンツの各セクションの潜在的な有用性を対象ユーザに表す関連性信号のセットをコンパイルさせ、
ユーザがスクラブしている間の前記デジタルコンテンツのセクションの表示にクライアントデバイスがバイアスをかける方法を示す前記関連性信号のセットを前記クライアントデバイスに送信させる、コンピュータプログラム。
【請求項１２】
前記関連性信号のセットは、類似ユーザの解析に基づいてコンパイルされ、
前記関連性信号のセットをコンパイルするステップは、
対象ユーザに関連付けられた対象ユーザプロファイルをコンパイルするステップと、
類似ユーザに関連付けられた少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを特定するために、前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップと、
前記他の類似ユーザプロファイルに関連付けられた前記類似ユーザと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の少なくとも１つの前のインタラクションを判定するステップと、
前記前のインタラクションに基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第１の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第１の関連性スコアは、前記類似ユーザと前記セクションとの間の前記前のインタラクションに基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述する、請求項１１に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１３】
前記対象ユーザプロファイルは、
前記対象ユーザの閲覧履歴、
前記対象ユーザの検索履歴、
前記対象ユーザの少なくとも１つの述べた興味、または、
前記ユーザの現在位置、のうちの少なくとも１つを含む、請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１４】
前記対象ユーザプロファイルは、さらに、前記ユーザプロファイルに含まれる情報のリーセンシーを表すパラメータを含む、請求項１３に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１５】
前記少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルと前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションとの間の前記前のインタラクションは、前記セクションにアクセスしているまたは前記セクションを見ている、前記類似ユーザプロファイルに関連付けられたユーザを含む、請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１６】
各ユーザプロファイルは特徴ベクトルとして定量的に表され、
少なくとも１つの他の類似ユーザプロファイルを判定するために前記対象ユーザプロファイルを複数のユーザプロファイルと比較するステップは、
最大ベクトル距離として表される類似点閾値を定義するステップと、
前記対象ユーザプロファイルと前記複数のユーザプロファイルにおける各他のユーザプロファイルとの間のベクトル距離を演算するステップと、
各演算されたベクトル距離を前記最大ベクトル距離と比較するステップと、
前記演算されたベクトル距離が前記最大ベクトル距離よりも小さい場合、前記ユーザプロファイルを類似ユーザプロファイルとして指定するステップとをさらに含む、請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１７】
前記関連性信号のセットは、前記デジタルコンテンツの解析に基づいてコンパイルされ、
前記関連性信号のセットをコンパイルするステップは、
前記デジタルコンテンツのセクションごとに、少なくとも１つのエンティティを特定するステップと、
前記対象ユーザプロファイルの要素と前記特定されたエンティティのうちの少なくとも１つとの間の一致を特定するステップと、
前記一致に基づいて、前記デジタルコンテンツのセクションごとに第２の関連性スコアを判定するステップとをさらに含み、前記第２の関連性スコアは、前記対象ユーザプロファイルの要素と前記セクションにおいて特定された前記エンティティとの間の前記一致に基づいた、前記対象ユーザに対する前記セクションの潜在的な有用性を記述し、前記関連性信号のセットをコンパイルするステップは、さらに、
前記第１の関連性スコアおよび第２の関連性スコアに基づいて、セクションごとの総計関連性スコアを判定するステップを含み、前記総計関連性スコアは、前記対象ユーザに対する前記セクションの総合的な潜在的な有用性を記述する、請求項１２に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１８】
エンティティは、
人、
場所、
オブジェクト、または
アクティビティ、のうちの少なくとも１つを記述する、請求項１７に記載のコンピュータプログラム。
【請求項１９】
関連性信号の第１のセットと関連性信号の第２のセットとが合計されて集成関連性信号の第３のセットを構成し、前記関連性信号の第１のセットと前記関連性信号の第２のセットとを合計するステップは、相対的な重要度に基づいて前記関連性信号の第１のセットおよび前記関連性信号の第２のセットを重み付けするステップをさらに含む、請求項１１〜１８のいずれか１項に記載のコンピュータプログラム。
【請求項２０】
ビューアと、
スクラッバーとを備え、前記スクラッバーは、さらに、
ユーザインターフェース制御モジュールと、
コンテンツ範囲特定モジュールと、
スコア評価モジュールと、
コンテンツ表示モジュールとを含み、
デジタルコンテンツの表示中にユーザによって行なわれたスクラブ動作を、前記スクラッバーを介して検出し、
前記スクラブ動作に関連付けられた、前記デジタルコンテンツの少なくとも１つのセクションを含む所望のコンテンツ範囲を判定し、
前記コンテンツ範囲において特定されたセクションごとに、前記セクションに対応する関連性スコアを取り出し、
前記少なくとも１つの関連性スコアに基づいて、最も高い関連性スコアに関連付けられた好ましいセクションを判定し、
前記好ましいセクションを前記ユーザに表示するようにさらに構成される、クライアントデバイス。
【国際調査報告】
2019502180.tif 000009
2019502180.tif 000010
2019502180.tif 000011